生成AIができる8つのこと
生成AIは、主に次の8つのことができます。
- テキスト生成
- 画像生成
- 動画生成
- 音声生成
- 音楽生成
- 3Dモデル生成
- コード生成
- 詳細なリサーチ
それぞれの特徴を詳しく解説します。
テキスト生成
生成AIは、単語やフレーズの次に来る言葉を予測し、人間が日常的に使用する「自然言語」で文章を出力できます。テキスト生成は、ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIツールが得意とする領域です。
ビジネスにおいては、次のような活用方法があります。
メール作成
生成AIにメールの目的や口調などを指示することで、場面にふさわしいメールの文面が生成できます。謝罪やお礼など、定型文では対応できない文面を考える場合などに便利です。
顧客一人ひとりに合わせた営業メールも、短時間で作成できます。HubSpotのAIツール「Breeze」では、CRM（顧客関係管理）ツールと連動した営業メールの作成が可能です。受信者のセグメントにあわせたメッセージを作成できるため、開封率の向上が期待できるでしょう。
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記事作成
生成AIを使うと、短時間で大量のコンテンツを生成できます。人間によるチェックや編集は必要ですが、記事執筆のコストを大幅に抑えることが可能です。TranscopeやSAKUBUNなど、記事作成に特化した生成AIツールもあります。
HubSpotのBreezeにも、ブログ生成機能があります。アウトラインの提案からブログの管理、レポートの確認も1つのプラットフォームで完結できるのが強みです。
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要約
サイトや資料、PDFなどを生成AIに読み込ませ、複雑な長文を理解しやすいようにまとめる使い方も可能です。膨大な量の情報をすべて確認する必要がなくなり、短時間で概要がつかめます。
CRMに登録された顧客情報をもとに、過去のサービス導入履歴やヒアリング内容などを要約するといった活用方法もあり、マーケティング・営業活動に役立てられます。
翻訳
生成AIは多言語対応しているものも多く、多言語から日本語、日本語から多言語へ翻訳した文章を生成できます。
海外のメールや資料の翻訳、多言語対応のチャットボット・音声ガイドなどに活用されています。
画像生成
画像生成は、生成AIが得意とする作業のひとつです。画像の雰囲気やテイスト、状況などをプロンプトで詳細に指示すると、高品質な画像を生成できます。
CanvaやDall-E 3などが有名ですが、現在はChatGPTやGeminiでもハイクオリティな画像生成が可能です。上の画像は、ChatGPT-4oで「CRMのイメージ画像を作成してください」という指示のみをして生成しています。
ビジネスにおいては、資料やWebサイト、動画に使用する画像の生成やデザインのアイデア出しなどに活用されています。
動画生成
オリジナル動画の作成に対応した生成AIもあります。例えば、OpenAI社が公開した動画生成AI「Sora」では、5秒から20秒の動画を作成でき、一眼レフで撮影したような高画質な動画にも対応できます。
動画生成AIを用いたCMを作成している大手グローバル企業もありますが、生成AIが制作した人間に違和感を覚えるユーザーも多いようで、実用化には課題があるのが現状です。
音声生成
特定の人物の声を何度も生成AIに学習させると、似たような声質の音声を出力可能です。
音声生成AIのサービスには、すでに学習済みのシステムが採用されているため、実際に使用する際は数秒程度の音声サンプルを入力するだけで済みます。多言語対応の「ReadSpeaker」や、著名人の音声も再現できる「コエステーション」などのプラットフォームがあります。
ビジネスシーンでは、ナレーションの生成やゲーム制作などに活用可能です。
音楽作成
大量の譜面からコードやリズムなどのパターンなどを生成AIに学習させることで、オリジナルソングの作曲も可能です。
作りたい曲のジャンルやコンセプト、長さなどを指定すると、楽曲が自動で生成されます。音楽生成に特化した「Amper Music」や「Ecrett Music」などが代表例です。
商品や企業のプロモーション動画の制作コスト削減が期待できます。
3Dモデル生成
従来、3Dモデルの生成には、数千～数万単位のモデルを作成する必要がありましたが、生成AI技術の場合はテキストから3Dモデルの生成が可能です。「Adobe Firefly」や「DreamFusion」などのツールがあります。
製品の3Dモデルを作成してホームページに掲載したり、ゲームキャラクターのデザインをスピーディーに作り出したりすることが可能です。
コード生成
生成AIはプログラミングのコード生成にも対応できます。開発スピードが向上するだけでなく、人為的ミスの削減や自動でエラーチェックを行うことによる効率化が可能です。新しい分野の学習や教育にも活用できるというメリットもあります。
プログラミングに特化しているツールには、「Cursor」や「Github Copilot」などがあります。
詳細なリサーチ
大量のデータを短時間で分析し、関連情報も含めてまとめることも、生成AIの有効な活用方法です。
例えば、OpenAI社の「Deep Research」は、ユーザーの指示に基づき、WebやSNSを含むインターネット上からさまざまな情報を集めることが可能です。高度なリサーチ機能により、専門家レベルのレポートを短時間で生成できるため、リサーチ業務の大幅な負担軽減につながります。
リサーチ機能は、競合分析や市場動向の把握、消費者インサイトの抽出など、マーケティングや営業戦略の立案にも応用可能です。経営層の意思決定を支援するための仮説構築や資料作成にも活用されており、生成AIは単なる情報取得にとどまらず、ビジネス判断の質を高める存在となりつつあります。
生成AIにできない4つのこと
生成AIは万能なツールですが、次のように「できないこと」もあります。
- 不正確な回答の排除
- 未学習分野への回答
- 感情の理解・表現
- 倫理的な判断
不正確な回答の排除
AIは学習データを基に推測して回答を生成しますが、それが必ずしも正しいとは限らないため、十分な検証が必要です。生成AIが誤った情報を出力する現象を「ハルシネーション」といいます。
ハルシネーションが起こる原因のひとつとして、AIが古いデータを学習していることが考えられますが、「AI検索」ならWeb上にある最新の情報を踏まえた回答が可能です。ただし、AI検索の場合もハルシネーションが起こる可能性はあるため、ファクトチェックは欠かせません。
未学習分野への回答
生成AIは、学習データの範囲内でしか情報を提供できないため、未学習の分野への質問には正確に答えられません。
例えば、未知の概念や専門的な最新技術、新たに発見された事実に関する質問をする際には特に注意が必要です。人間が情報を精査したうえで活用しましょう。
感情の理解・表現
生成AIはあたかも感情をもっているかのように振る舞いますが、実際には感情を理解しているわけではありません。
生成AIが出力する仕組みは、会話の流れや文脈からもっともらしい言葉を選んでいるだけであり、それは統計的パターンに基づいたものです。例えば、顧客に寄り添う言葉や励ましのメッセージを生成することはできますが、それは真に気持ちを理解しているからではなく、過去のデータに基づいた最適なフレーズを選んでいるに過ぎません。
このような生成AIの特性を理解し、AIによる対応と人間による対応を状況によって使い分けることが大切です。
倫理的な判断
AIは学習データに基づいて論理的な回答を生成しますが、それが必ずしも倫理的・道徳的に正しいとは限りません。
出力された情報に暴力的・差別的な内容などが含まれていないかどうかは、人間による判断が必要です。
また、倫理的に複雑な問題が絡む事象の議論では、適切な判断を下せず、あくまでもデータに基づいた中立的な立場の回答を提供する可能性が高い点も理解しておきましょう。AIが出力した内容を参考にしながら、より深い考察を人間が行うなどの活用方法もおすすめです。
生成AIをビジネスに活用する際のポイント
生成AIをビジネスに活用するうえでのポイントは、次の通りです。
- 目的を明確にする
- 目的に応じたツールを選定する
- プロンプトの精度を高める
- セキュリティ・リスク管理を徹底する
- 社内の教育環境を整える
目的を明確にする
生成AIは活用範囲が広いため、次のように目的を明確にしたうえで導入を検討することが大切です。
- オペレーターの負担を軽減するために、カスタマーサポートをAIで自動化する
- コンテンツを量産するために、ブログや広告コピーをAIで生成する 業務の生産性を向上させるために、ルーチンワークをAIで自動化する
- ユーザー体験を向上させるために、AIで顧客分析をしてパーソナライズ化された対応を強化する
- データに基づいた意思決定をするために、生成AIを用いて膨大な量のデータを分析する
目的を定めることで、生成AIを活用する方法や適用範囲が具体化されます。その結果、数ある生成AI関連サービスから最適なものを選べるようになるでしょう。
目的に応じたツールを選定する
生成AIは、テキスト・画像生成やデータ分析、プログラミング補助、コンテンツ制作などに対応していますが、ツールによって得意とする領域が異なります。
ツールを比較する際は、導入・運用コストや知名度といった項目だけでなく、自社の目的に合っているかという観点も忘れないようにしましょう。加えて、ツールの利便性やサポートの充実度、既存システムとの適合性もチェックして、実用性の高いツールを検討する必要があります。
プロンプトの精度を高める
生成AIによって生み出されるアウトプットの質は、プロンプトの精度にかかっているといっても過言ではありません。
プロンプトを作成する際のポイントは、次の通りです。
また、一度のプロンプトで完璧な回答を得ようとするのではなく、コンテンツが出力されたあとに追加の指示を出し、ラリーを繰り返していくことで精度を高めるのもポイントです。
セキュリティ・リスク管理を徹底する
生成AIを運用するにあたっては、セキュリティ管理を徹底しなければなりません。
生成AIに機密情報や個人情報を入力すると、それが学習データとして使用され、情報漏洩や不正利用のリスクが生じることがあります。生成AIに入力した情報を学習に使用しない設定ができるツールもあるため、あらかじめ確認しておきましょう。
また、著作権侵害や、倫理的に問題のあるコンテンツの出力といったリスクがあることも理解することが大切です。
生成AIが誤った情報を出力する可能性を考慮して、人間によるファクトチェックやフィルタリングなどの監視体制を整えましょう。ビジネスにおいては、活用のルールを社内で定めておくことでガバナンスの強化につながります。
社内の教育環境を整える
生成AIのような新しい技術をビジネスに取り入れるには、現場のメンバーの理解を得たうえで、教育のための環境を整えることが大切です。
まずは、生成AIの具体的な活用方法やリスクといった基礎知識を学ぶ機会を設けます。その後、実際の業務フローに生成AIを使用するステップを組み込み、プロンプトの精度を高めるためのトレーニングや活用事例の共有などを通じてAIリテラシーを高めていきましょう。
生成AIができることを理解してビジネスに取り入れよう
生成AIは、テキスト・画像の生成や詳細なリサーチ、コード生成など、あらゆる業務に対応できるツールです。ビジネスで生成AIを活用する際は、「AIにできないこと」も理解したうえで、リスクコントロールやガバナンス体制の強化を心がけましょう。
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